丁家滿， 吳曄輝， 羅青波， 杜 奕

(1. 昆明理工大學(xué) 信息工程與自動(dòng)化學(xué)院，昆明 650500；2. 昆明理工大學(xué) 城市學(xué)院，昆明 650051)

故障診斷方法可分為基于模型的方法、基于信號(hào)的方法、混合/主動(dòng)方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法[1]。其中，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法通過(guò)收集大量的歷史數(shù)據(jù)來(lái)建立故障診斷模型。近年來(lái)，海量故障數(shù)據(jù)[2]的收集也為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷方法提供了新的機(jī)遇，并受到越來(lái)越多的研究者和工程師的重視。常用的故障診斷方法有：支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)，K近鄰(k-nearest neighbor，KNN)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network，ANN)等，診斷效果主要取決于故障特征能否準(zhǔn)確地反映出故障類型的本質(zhì)區(qū)別[3]。

對(duì)于海量數(shù)據(jù)的故障診斷，傳統(tǒng)的智能診斷方法上存在的主要問(wèn)題是使用的模型架構(gòu)較淺，模型泛化能力不足，從而限制了故障診斷能力[4]。而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep neural networks，DNN)由于能夠解決傳統(tǒng)人工智能方法無(wú)法解決的問(wèn)題而受到廣泛的關(guān)注[5]。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方式通常從原始數(shù)據(jù)出發(fā)，通過(guò)不斷地迭代，自適應(yīng)地將輸入轉(zhuǎn)換為更高、更抽象的表示層，從而達(dá)到更加精準(zhǔn)的分類效果[6]。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者也開(kāi)始將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)應(yīng)用在故障診斷領(lǐng)域中，文獻(xiàn)[7]提出了基于分層卷積網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承診斷方法，通過(guò)設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)架構(gòu)提取故障數(shù)據(jù)的特征，優(yōu)化了卷積計(jì)算過(guò)程。文獻(xiàn)[8]針對(duì)不同轉(zhuǎn)速和隨機(jī)噪聲提出了一種無(wú)先驗(yàn)知識(shí)的機(jī)械數(shù)據(jù)深度自適應(yīng)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，又稱Lifting Net，該模型能夠?qū)υ夹盘?hào)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)分層特征學(xué)習(xí)，并成功地對(duì)機(jī)械故障數(shù)據(jù)進(jìn)行了分類。文獻(xiàn)[9]提出了一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)(deep belief network，DBN)診斷方法，從振動(dòng)信號(hào)的頻率分布中提取振動(dòng)信號(hào)特征，通過(guò)表征學(xué)習(xí)電機(jī)工作狀態(tài)，并將特征提取過(guò)程與分類任務(wù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了電機(jī)的故障診斷。文獻(xiàn)[10]提出了一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法，該方法采用原始振動(dòng)信號(hào)通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)產(chǎn)生更多的輸入，在公共數(shù)據(jù)集上的振動(dòng)信號(hào)上有著良好的效果，也適應(yīng)于不同負(fù)載和噪聲環(huán)境條件下。

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立故障診斷模型的診斷效果較好，但缺點(diǎn)是需要人工消耗大量時(shí)間去調(diào)整訓(xùn)練模型的參數(shù)，且模型的泛化能力有待提升。針對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參過(guò)于復(fù)雜的問(wèn)題，文獻(xiàn)[11]提出了深度森林模型(簡(jiǎn)稱Deep Forest)，該模型建立在隨機(jī)森林[12]的基礎(chǔ)上，并采用了類似于深度學(xué)習(xí)的深層結(jié)構(gòu)，是一種有效的、參數(shù)可控制和能夠適應(yīng)不同規(guī)模數(shù)據(jù)的模型[13]。深度森林目前在癌癥疾病診斷[14]、推薦系統(tǒng)[15]等方面取得了與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)?shù)男Ч?/p>

綜上，為了解決現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)調(diào)參復(fù)雜、參數(shù)賦值對(duì)結(jié)果影響大的問(wèn)題，本文將深度森林引入故障診斷領(lǐng)域，建立基于深度森林的診斷模型，通過(guò)超參數(shù)分析獲得了模型的最佳參數(shù)。首先，在簡(jiǎn)單工況下，通過(guò)對(duì)比分析關(guān)鍵參數(shù)，構(gòu)建基于深度森林的故障診斷模型；然后將模型應(yīng)用到復(fù)雜工況下來(lái)驗(yàn)證其泛化能力；最后與傳統(tǒng)的分類模型及文獻(xiàn)[8]的Lifting Net模型對(duì)比，以驗(yàn)證方法的有效性。

1 深度森林診斷模型

1.1 特征提取及預(yù)處理

針對(duì)噪聲數(shù)據(jù)以及原始信號(hào)數(shù)據(jù)無(wú)法直接進(jìn)行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)比較等問(wèn)題，本文提出一種輸入數(shù)據(jù)集的預(yù)處理方法。首先，根據(jù)采樣頻率f，對(duì)獲取的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣分組，以確保每個(gè)旋轉(zhuǎn)周期都使用相同的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行采樣。本文提取了原始數(shù)據(jù)集的9個(gè)時(shí)域特征：方根幅值，絕對(duì)均值，均方幅值，峭度，歪度，波形指標(biāo)，峰值指標(biāo)，裕度指標(biāo)，脈沖指標(biāo)和6個(gè)頻域特征：均值，標(biāo)準(zhǔn)差，均方根頻率，中心頻率，頻率集中率，頻率峭度。

對(duì)每一個(gè)特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以確保特征向量在相同的范圍內(nèi)。標(biāo)準(zhǔn)化方程式為

(1)

步驟1 獲取原始數(shù)據(jù)集Doriginal；

步驟2 對(duì)Doriginal根據(jù)采樣頻率f進(jìn)行重采樣分組，得到數(shù)據(jù)集Dresample；

步驟3 對(duì)Dresample進(jìn)行特征提取，獲得時(shí)域特征集D′FS1及頻域特征集D′FS2；

步驟4 將D′FS1及D′FS2根據(jù)公式(1)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到D″FS1及D″FS2；

步驟5 依據(jù)原始數(shù)據(jù)信息，對(duì)兩組特征集D″FS1及D″FS2進(jìn)行標(biāo)注Y；

通過(guò)以上5個(gè)步驟，即可得到時(shí)域的特征集DFS1={D″FS1,Y}和時(shí)域和頻域相結(jié)合的特征集DFS2={D″FS1,D″FS2,Y}。

1.2 深度森林診斷模型構(gòu)建

通過(guò)1.1節(jié)獲取了特征數(shù)據(jù)集，為構(gòu)建深度森林診斷模型提供了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。深度森林是深度學(xué)習(xí)的一種，但與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)差別較大。本文構(gòu)建的深度森林診斷模型示意圖如圖1所示。模型每一層的構(gòu)建都使用了兩種隨機(jī)森林(完全隨機(jī)森林和普通隨機(jī)森林)，而每種隨機(jī)森林也是決策樹(shù)的集成，強(qiáng)化了集成學(xué)習(xí)的多樣性和整體模型的泛化能力。

圖1 深度森林診斷模型示意圖

具體方法如下：對(duì)于第i個(gè)特征xi，它的信息增益是采用特征集DFS的熵與xi給的條件下DFS的經(jīng)驗(yàn)條件熵H(DFS|xi)差異。信息增益函數(shù)Gain(·|·)的表達(dá)式為

Gain(DFS|xi)=H(DFS)-H(DFS|xi)

(2)

其中，

(3)

(4)

DFSxi=a={(x,y)∈DFS|xi=a}

(5)

DFSy=c={(x,y)∈DFS|y=c}

(6)

式中：Pi(DFS)為特征數(shù)據(jù)集DFS中特征xi所占總特征的比例，c是元素xi可能的類標(biāo)簽。

其中，每一個(gè)隨機(jī)森林輸出是一個(gè)類概率向量，如圖2所示。

圖2 類概率向量生成示意圖

假設(shè)診斷數(shù)據(jù)有M個(gè)類，通過(guò)計(jì)算隨機(jī)森林中相關(guān)實(shí)例在每棵決策樹(shù)的葉子節(jié)點(diǎn)的比例，然后將每一個(gè)決策樹(shù)輸出的類別概率相加，按公式(7)取其平均，形成一個(gè)類概率向量X={x1,x2,…,xM}。

(7)

將每個(gè)隨機(jī)森林進(jìn)行K折交叉驗(yàn)證(K-fold Cross Validation)，可以減少整體模型過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，當(dāng)驗(yàn)證每一層結(jié)果時(shí)發(fā)現(xiàn)分類精度不再上升時(shí)就可以停止訓(xùn)練，以保證模型層數(shù)的自適應(yīng)性，避免出現(xiàn)無(wú)限加層現(xiàn)象發(fā)生。本文的診斷模型訓(xùn)練步驟如下：

步驟1 初始化特征數(shù)據(jù)集DFS，T1個(gè)完全隨機(jī)森林中有t1個(gè)決策樹(shù)，T2個(gè)普通隨機(jī)森林中有t2個(gè)決策樹(shù)以及K值；

步驟2 將特征征數(shù)據(jù)集DFS通過(guò)式(2)～式(6)計(jì)算信息將特征排序并訓(xùn)練T1和T2個(gè)隨機(jī)森林，并作K折交叉驗(yàn)證，并計(jì)算精度；

步驟3 兩種隨機(jī)森林中t1和t2個(gè)決策樹(shù)根據(jù)式(7)的平均策略形成類的概率向量；

步驟4 將類概率向量與原始特征向量進(jìn)行拼接輸入下一層；

步驟5 將上述步驟2～3進(jìn)行迭代，當(dāng)分類的精度不再上升時(shí)，停止訓(xùn)練。

通過(guò)以上的幾個(gè)步驟，最終得到診斷模型。

1.3 模型評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)

深度森林模型選取的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)是精度(acc)，精度是分類任務(wù)中最常用的性能度量，在數(shù)據(jù)挖掘及機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，它表示著分類正確的樣本占樣本總數(shù)的比例。

設(shè)特征集DFS={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}，包m含個(gè)特征。其中ym是xm的真實(shí)標(biāo)簽，要評(píng)估模型F的性能，就要把模型的預(yù)測(cè)結(jié)果F(xm)與真實(shí)標(biāo)記ym進(jìn)行比較，如式(8)所示

(8)

式中： Ⅱ(·)為指示函數(shù)； ·為真假時(shí)分別取1和0。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本節(jié)分為兩組實(shí)驗(yàn)，首先分析一種簡(jiǎn)單工況下的實(shí)例以證明方法的有效性，再通過(guò)復(fù)雜工況下的實(shí)例來(lái)驗(yàn)證方法的泛化能力。

2.1 簡(jiǎn)單工況下的實(shí)驗(yàn)條件

簡(jiǎn)單工況采用的軸承數(shù)據(jù)來(lái)源于西儲(chǔ)大學(xué)(Case Western Reserve University, CWRU)，實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖3所示，包括一個(gè)2馬力的電機(jī)，一個(gè)轉(zhuǎn)矩傳感器和一個(gè)功率計(jì)。電機(jī)驅(qū)動(dòng)端和風(fēng)扇端軸承型號(hào)分別為深溝球軸承：6205-2RS JEM和6203-2RS JEM。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)使用電火花加工技術(shù)在軸承上布置了單點(diǎn)故障，分別為軸承外圈故障(outer race fault，OF)、軸承內(nèi)圈故障(inner race fault，IF)和滾子故障(rolling fualt，RF)，故障直徑分別為0.018 cm、0.035 cm、0.053 cm和0.071 cm并將其重新安裝到測(cè)試臺(tái)上，為作比較實(shí)驗(yàn)還收集了一種正常軸承(normal bearing，NO)的信號(hào)數(shù)據(jù)。電機(jī)以恒定的速度運(yùn)行，大約1 720 r/min，不同的負(fù)載(0～3 hp)由功率計(jì)提供，速度和馬力數(shù)據(jù)的收集使用轉(zhuǎn)矩傳感器手動(dòng)記錄，振動(dòng)數(shù)據(jù)使用加速度計(jì)進(jìn)行收集，采樣頻率為12 kHz，本文實(shí)驗(yàn)選取了驅(qū)動(dòng)端的軸承信號(hào)數(shù)據(jù)。

圖3 西儲(chǔ)大學(xué)故障數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

2.2 關(guān)鍵參數(shù)的確定

由1.2節(jié)得知，深度森林有四個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，兩種隨機(jī)森林的個(gè)數(shù)T1與T2與每種隨機(jī)森林決策樹(shù)的個(gè)數(shù)t1與t2，本文通過(guò)一個(gè)1.1節(jié)預(yù)處理步驟構(gòu)建得到了4 800個(gè)樣本，每條樣本包含9個(gè)時(shí)域特征，標(biāo)記為特征集DFS1。

由于集成學(xué)習(xí)的多樣性對(duì)整個(gè)模型的構(gòu)建有著重要意義，對(duì)本文診斷算法來(lái)說(shuō)，每一種隨機(jī)森林?jǐn)?shù)目不一致會(huì)讓整個(gè)模型診斷效果具有不平衡性。因此，為了更好的體現(xiàn)診斷模型效果，本文將算法的參數(shù)設(shè)為T(mén)1=T2=T，t1=t2=t，同時(shí)，K折交叉驗(yàn)證設(shè)為3。

參數(shù)1： 隨機(jī)森林決策樹(shù)的個(gè)數(shù)t

該參數(shù)將固定每一次實(shí)驗(yàn)兩種隨機(jī)森林的個(gè)數(shù)T，將T設(shè)為2，而每個(gè)決策樹(shù)的個(gè)數(shù)將從100棵樹(shù)開(kāi)始，每100棵樹(shù)逐級(jí)增加棵數(shù)，并記錄每次的診斷效果。模型的測(cè)試精度如圖4所示，模型訓(xùn)練時(shí)間如圖5所示。分析圖4發(fā)現(xiàn)，在10組實(shí)驗(yàn)中，t的棵數(shù)與實(shí)驗(yàn)的測(cè)試集的精度(acc)沒(méi)有呈現(xiàn)明顯的正負(fù)關(guān)系，決策樹(shù)棵數(shù)的改變對(duì)模型的診斷結(jié)果影響不大，這是集成學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)，診斷精度與多樣性有關(guān)，而基分類模型(每一棵決策樹(shù)就是一個(gè)基分類模型)的數(shù)目對(duì)整個(gè)模型效果的影響甚微。分析圖5發(fā)現(xiàn)，由于決策樹(shù)個(gè)數(shù)增加會(huì)增加整個(gè)模型內(nèi)存的消耗，并且訓(xùn)練時(shí)間隨決策樹(shù)棵數(shù)增加而增加。在權(quán)衡決策樹(shù)的棵數(shù)和精度與時(shí)間之間，本文將實(shí)驗(yàn)中每個(gè)隨機(jī)森林中決策樹(shù)的個(gè)數(shù)設(shè)為300棵。

圖4 決策樹(shù)棵數(shù)對(duì)模型精度(acc)的影響

圖5 決策樹(shù)的數(shù)目對(duì)模型訓(xùn)練時(shí)間的影響

參數(shù)2： 每種隨機(jī)森林的個(gè)數(shù)T

在確定了參數(shù)1為300棵的基礎(chǔ)上，通過(guò)參數(shù)1的測(cè)試，參數(shù)2的確定將每個(gè)隨機(jī)森林中的決策樹(shù)個(gè)數(shù)t設(shè)為300棵進(jìn)行測(cè)試每種隨機(jī)森林的個(gè)數(shù)T，T從2個(gè)開(kāi)始，逐級(jí)增加1個(gè)進(jìn)行測(cè)試。模型的測(cè)試精度如圖6所示，模型訓(xùn)練時(shí)間如圖7所示。

圖6 隨機(jī)森林個(gè)數(shù)對(duì)模型精度(acc)的影響

圖7 隨機(jī)森林的個(gè)數(shù)對(duì)模型訓(xùn)練時(shí)間的影響

分析圖6發(fā)現(xiàn)，在10組實(shí)驗(yàn)中，在每組實(shí)驗(yàn)中，當(dāng)隨機(jī)森林個(gè)數(shù)達(dá)到4個(gè)以后，精度波動(dòng)不高，穩(wěn)定在99.00%。分析圖7發(fā)現(xiàn)，隨機(jī)森林的個(gè)數(shù)增加也會(huì)帶來(lái)時(shí)間消耗的增加。

綜合模型的精度及消耗的時(shí)間，每種隨機(jī)森林的個(gè)數(shù)可選擇4個(gè)及以上。在保證精度的前提下，為了節(jié)省整個(gè)模型的時(shí)間消耗，本文將T設(shè)置為4個(gè)。

2.3 簡(jiǎn)單工況下不同分類模型的對(duì)比

實(shí)驗(yàn)首先從4種狀態(tài)的原始信號(hào)中進(jìn)行特征提取預(yù)處理，構(gòu)建兩個(gè)特征數(shù)據(jù)集和，每個(gè)特征數(shù)據(jù)集包括4 800個(gè)樣本，按照3∶1的比例建立訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集。圖8節(jié)選是在0負(fù)荷下，采集故障嚴(yán)重程度為0.018 cm的不同故障信號(hào)樣本和正常信號(hào)樣本。

圖8 簡(jiǎn)單工況下的時(shí)域圖

將DFS1和DFS2分別輸入支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)以及隨機(jī)森林(random forest)傳統(tǒng)分類模型和本文分類模型(deep forest)經(jīng)過(guò)3折交叉檢驗(yàn)并比較平均精度，同時(shí)也與文獻(xiàn)[8]的自適應(yīng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(lifting net)進(jìn)行比較(原始信號(hào)輸入)，得到的結(jié)果如表1所示。分析表1，對(duì)比實(shí)驗(yàn)1、2、3、4和實(shí)驗(yàn)5、6發(fā)現(xiàn)，DFS2的結(jié)果都優(yōu)于DFS1的結(jié)果，顯然特征數(shù)量(維度)的增加可以提高分類精度。對(duì)比實(shí)驗(yàn)2、4、6發(fā)現(xiàn)，本文模型的平均診斷精度高于傳統(tǒng)的SVM與RandomForest分類模型，但時(shí)間消耗更大。

表1 簡(jiǎn)單工況下不同分類模型的精度與時(shí)間消耗比較

從實(shí)驗(yàn)6、7看，與Lifting Net對(duì)比，本文分類模型的精度接近，但時(shí)間消耗偏低，同時(shí)避免了復(fù)雜的調(diào)參過(guò)程。

2.4 復(fù)雜工況實(shí)驗(yàn)及分析

為了驗(yàn)證本文方法在復(fù)雜工況下的有效性，分別采集了不同轉(zhuǎn)速下和不同方向上的滾動(dòng)軸承信號(hào)。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖9所示，包括可調(diào)頻電機(jī)、聯(lián)軸器、傳感器、軸承座等。實(shí)驗(yàn)采用SKF軸承，型號(hào)為30305。傳感器采用的是PCB M603C01 ICP加速度傳感器，一個(gè)安裝在軸承座正上方(標(biāo)記為Y方向)，另一個(gè)安裝在軸承座左側(cè)方(標(biāo)記為X方向)。采樣頻率為12 kHz，電機(jī)轉(zhuǎn)速分別為800 r/min和1 396 r/min，信號(hào)采集系統(tǒng)采用的是DH5922N動(dòng)態(tài)信號(hào)測(cè)試分析系統(tǒng)。

圖9 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

故障軸承的照片如圖10所示，為了模擬軸承故障，采用線切割電火花加工技術(shù)，對(duì)深0.5 mm、寬0.5 mm軸承內(nèi)圈、外圈和滾子制作了三種單點(diǎn)故障。

圖10 故障軸承照片

實(shí)驗(yàn)獲得的部分時(shí)域波形如圖11所示，不同轉(zhuǎn)速和不同的方向上的時(shí)域波形存在差異性，本節(jié)的數(shù)據(jù)相對(duì)于2.2節(jié)的公共數(shù)據(jù)集更接近于復(fù)雜工況。

圖11 不同轉(zhuǎn)速和不同方向的時(shí)域圖

800 r/min和1 396 r/min下各有X、Y兩個(gè)方向，每種狀態(tài)采集時(shí)間截取為2 min，將四條記錄(800_X，800_Y，1396_X，1396_Y)匯總成一條8 min的記錄數(shù)據(jù)。四種軸承狀態(tài)(正常、外圈故障、內(nèi)圈故障、滾動(dòng)體故障)，并分別標(biāo)記為NO，OF，IF，RF。采用1.1節(jié)中數(shù)據(jù)處理方法獲得特征數(shù)據(jù)集DFS1與DFS2，每個(gè)特征數(shù)據(jù)集包含25 600個(gè)樣本。輸入本文分類模型，得到測(cè)試集DFS1的平均準(zhǔn)確率達(dá)到92.54%，整個(gè)模型消耗時(shí)間為765 s。測(cè)試集DFS2的平均準(zhǔn)確率達(dá)到93.15%，整個(gè)模型消耗時(shí)間為416 s。對(duì)比結(jié)果表明利用多維度的特征可以提高模型的診斷精度且能加快整個(gè)模型的收斂速度。

與簡(jiǎn)單工況類似，也將復(fù)雜工況下的2種數(shù)據(jù)集分別輸入不同分類模型，得到復(fù)雜工況下不同模型的精度與時(shí)間消耗結(jié)果，如表2所示。

表2 復(fù)雜工況下不同模型的精度與時(shí)間消耗比較

對(duì)比表1、表2實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，即使受到不同轉(zhuǎn)速和不同方向采集數(shù)據(jù)的影響，本文方法仍能得到較好的故障診斷結(jié)果，并且在不修改模型參數(shù)的情況下，該方法也能較好地適應(yīng)新的診斷任務(wù)，有較強(qiáng)的泛化能力。

2.5 算法穩(wěn)定性分析

為驗(yàn)證本文算法的穩(wěn)定性，使用UCI機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)中Iris、Car以及Adult公共數(shù)據(jù)集，按照3∶1的比例劃分測(cè)試集與訓(xùn)練集，分別輸入到本文算法(參數(shù)設(shè)置為t=300，T=4)中進(jìn)行驗(yàn)證，并與隨機(jī)森林算法進(jìn)行比較，對(duì)比結(jié)果，如表3所示。

表3 UCI數(shù)據(jù)集在相同參數(shù)下的實(shí)驗(yàn)對(duì)比

分析表3發(fā)現(xiàn)，采用本文分析得到的參數(shù)設(shè)置得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分別為93.91%、98.23%、87.23%，都優(yōu)于隨機(jī)森林的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，表明本文方法具有較高的穩(wěn)定性。

3 結(jié) 論

(1) 建立了一種基于深度森林的故障診斷模型，對(duì)模型的兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行了多組對(duì)比試驗(yàn)，結(jié)果表明在給定數(shù)據(jù)規(guī)模的前提下，決策樹(shù)棵數(shù)對(duì)整個(gè)診斷結(jié)果影響甚微；森林個(gè)數(shù)的增加對(duì)診斷結(jié)果有所提升，但達(dá)到一定數(shù)目后影響效果趨于平穩(wěn)。

(2) 驗(yàn)證了該診斷模型在簡(jiǎn)單工況下診斷效果，并且在不修改模型參數(shù)的前提下，應(yīng)用到復(fù)雜工況，驗(yàn)證了模型的泛化能力。

(3) 該模型相比于SVM，RandomForest診斷模型取得了較好的診斷結(jié)果，且接近于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的診斷效果，但避免了繁雜的調(diào)參過(guò)程。